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我正在尝试使用 dplyr 根据大数据框中的因子级别计算两行值之间的差异。实际上,我想要每个国家/地区内每个政党的两个群体之间的投票距离。对于下面的数据,我想最终得到一个数据框,其中的行表示每个国家级别内每个政党级别的每个组对的投票值之间的差异。滞后函数似乎不适用于我的数据,因为因子水平的数量因国家/地区而异,这意味着每个国家/地区的团体和政党总数不同。下面是设置的一个小示例。
df1 <- data.frame(id = c(1:12),
country = c("a","a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","b"),
group = c("x","y","z","x","y","z","x","y","z","x","y","z"),
party = c("d","d","d","e","e","e","d","d","d","e","e","e"),
vote = c(.15,.02,.7, .5, .6, .22,.47,.33,.09,.83,.77,.66))
df2 <- data.frame(id= c(1:12),
country = c("a","a","a","b","b","b","a","a","a","b","b","b"),
group1 = c("x","x","y","x","x","y","x","x","y","x","x","y"),
group2 = c("y","z","z","y","z","z","y","z","z","y","z","z"),
party = c("d","d","d","d","d","d","e","e","e","e","e","e"),
dist = c(.13,-.5,-.68,.14,.38,.24,-.1,.28,.38,.06,.17,.11))
最佳答案
我们可以使用 combn
创造差异
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(country, party) %>%
mutate(dist = combn(vote, 2, FUN = function(x) x[1] - x[2]))
关于r - 基于不同列中的两个因子水平的行值差异的 Dplyr 解决方案,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59458452/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!